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\begin{document}

\title{基于生成对抗网络的天体图像超分辨率重构}
\author{张起源}

\zihao{4}
\linespread{1.5}
\section{目录}
	\maketitle
	\begin{abstract}
		
	\end{abstract}
\section{引言}
	
	\subsection{天体图像}
	天体图像是指通过望远镜、卫星或其他天文观测设备拍摄或记录下来的宇宙中天体的图像或照片。这些图像能展现行星、恒星、星云、星系等天体的外观、结构和特征，帮助天文学家们研究宇宙中的各种天体。但在实际生活中对天体进行成像时，除了观测设备口径等主观因素的限制，还会受到天气、光污染等客观因素影响，在地面对天体进行观测取得的首次成像往往存在分辨率低，细节模糊等问题，并且由于经常需要对成像进行放大等处理，天体图像的特征会变得更加模糊，难以辨认，无法满足天文学家和爱好者的需求。因此就需要考虑如何提升图像的质量，尤其是图像的分辨率，所以实现对天体图像的超分辨率重构就成了亟需解决的问题。
	
	\subsection{超分辨率}
	超分辨率(Super Resolution)是指将低分辨率图像通过一定的算法，消除低分辨率图像的块状噪点、还原图像的细节，进而修复为高分辨率图像。超分辨率具有众多应用领域，如高光谱成像、医疗诊断、人脸识别、显微图像分析等\cite{sr_review}。根据超分辨率的对象，其技术可主要分为两种，单图像超分辨率(SISR)和多帧超分辨率(MFSR)，后者主要用于对视频流等的重构。而图像超分辨率重构的方法整体上可分为三类：基于差值的算法，基于重建的方法和基于机器学习的方法。前两种方法属于传统方法，采用固定的修复算法，只能处理线性的问题，因而经常面临细节丢失、生成图像模糊等问题，无法处理和映射复杂的低分辨率图像和高分辨率图像的特征\cite{srcnn_review}。第三种则属于新兴方法，通过机器学习，能够拟合低分辨率图像和高分辨率图像之间的非线性关系，因此成为近些年来的研究热点。其主要包括基于卷积神经网络(CNN)的超分辨率和基于生成对抗网络(GAN)的超分辨率。
	
	\subsection{研究意义}
	近些年来，基于GAN的超分辨率重构方法已经在多个领域得到广泛应用\cite{srgan_review}，展现出了其在图像增强、医学影像处理、视频压缩和监控等方面的巨大应用价值，但在天体图像方面的应用和相关研究却相对较少。
	\par
	对天体图像进行超分辨率的难点在于，不仅要恢复低分辨率天体图像下的某些天体结构，如星云、星辉等，还要恢复散落在图像各处的恒星组成的亮点。图一展示了这种超分辨率的效果。
	\begin{figure}[H]
		\centering
		\includegraphics[width=0.7\linewidth]{pictures/result}
		\caption{从上到下依次为低分辨率图像，生成的高分辨率图像，原始图像}
		\label{fig:result}
	\end{figure}
	\par
	提高天体图像的分辨率，对于研究者而言，则有助于捕捉到更微小、更详细的天体结构，帮助科学家深入研究星系、恒星形成、行星系统等各种天体现象。更重要的在于，对于个人和业余爱好者而言，则有助于优化望远镜、天文观测设备的成像质量，提升观测效率和准确性，从而更容易的获得更精美的天体图像。同时，也有助于向人民大众普及天文知识，提高人们的科学素养，具有重要的社会意义。
\section{相关工作}
	\subsection{1}
	由于卷积神经网络(CNN)的强大特征表示能力，人们提出了基于CNN的图像重构算法用来将低分辨率图像修复为高分辨率算法\cite{sr_deep_cnn}，但是随着网络层数的加深，网络准确度会出现下降退化的问题，生成的图像缺乏高频率的细节，在感知上无法满足高分辨率的保真度。2014年，Goodfellow提出了生成对抗网络（GAN）\cite{gan}，随后GAN就和CNN一样，迅速成为深度学习的热门方向。在此基础上，Ledig等人提出了基于生成对抗网络（GAN）的单个图像超分辨率算法(SISR)\cite{srgan}，将感知损失和对抗训练引入超分辨率模型，能够生成更高质量、更逼真的图像，再度掀起了计算机视觉研究的新潮流。与基于CNN的超分辨率算法相比，GAN方法不仅仅考虑重构图像的分辨率，还关注图像的真实性，能还原更加真实的细节。此外，CNN方法难以处理从极低分辨率重构到极高分辨率等一些复杂的任务，在这种极端情况下，GAN方法有着更大的优势。
	\subsection{损失函数}
	\subsubsection{MSE 损失函数}
	由Ledig\cite{srgan}提出的SRGAN模型中，残差网络损失和GAN网络的生成损失都采用了MSE作为损失函数。该损失函数表达式如下,其中 $x_i$ 和 $y_i$分别为真实点和预测点。
	 \[ Loss_{MSE} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} (x_i-y_i)^2\]
	\par
	该损失函数相当于一个二次函数，处处连续光滑可导，便于使用梯度下降算法。然而由于计算中使用了平方，对距离大于1的结果会有较高惩罚，小于1的惩罚较低，这样会使得离群点对函数的影响变大。而正是由于这个缺点，导致其不适合作为对天体图像进行超分辨率的损失函数，因为天体图像中不仅包含了构成星体结构的星云，还包括了各种离散的由恒星组成的亮点。
	\subsubsection{Smooth L1 损失函数}
	Smooth L1损失函数是L1损失函数的一个变体。L1函数定义为
	\[ Loss_{L1} = \sum_{i=1}^{n} |x_i - y_i|\]
\section{研究方法}
	\subsection{数据集}
	本文采用了来自astrobin\cite{astrobin}的16000张天文摄影图像，该网站与2011年正式上线，是一个面向天文摄影爱好者的社区平台。为了批量获取该网站上的图片，通过向网站管理员申请只读API，查询最佳图片(toppick)和数十年来的每日图片(imageoftheday)，并使用了Alnitak提供的位于西班牙 Sierra de Segura天文台的0.43米Dall-Kirkham望远镜的远程访问，收集了共计16000张天体图像，并对这些图像进行预处理，转为jpg格式。其中张用于训练， 张用于测试。
	\subsection{模型}
	本文采用了基于生成对抗网络（GAN）的超分辨率模型。相较于原论文中的模型，删除了深度残差网络(ResNet)中的Batch Normalization层，并采用了Charbonnier作为损失函数，并与原始模型（有BN层、采用MSE作为损失函数）、改进模型（有BN层、采用Smooth L1作为损失函数）进行对比。
	
\section{实验}
	\subsection{训练过程}
	本实验采用了Pytorch框架，部署于Windows11系统和Pycharm平台，使用一个NVIDIA RTX4060显卡加速训练。使用了tensorboard对训练结果进行可视化，首先是ResNet网络
	\subsection{训练结果和测试}
	
	\subsection{改进}
\section{结论}
\section{致谢}
\bibliography{citation}

\end{document}
